UNIVERSITETET I OSLO

Like dokumenter
UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

pdf

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO


UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

Sampling ved Nyquist-raten

Repetisjon: Eksempel. Repetisjon: Aliasing. Oversikt, 26.februar Gitt. Alle signaler. Ettersom. vil alle kontinuerlig-tid signaler.

UNIVERSITETET I OSLO

EKSAMEN STE 6219 Digital signalbehandling

Repetisjon: LTI-systemer

Fasit, Eksamen. INF3440/4440 Signalbehandling 9. desember c 0 + c 1z 1 + c 2z 2. G(z) = 1/d 0 + d 1z 1 + d 2z 2

Hjelpemidler/hjelpemiddel: D - "Ingen trykte eller håndskrevne hjelpemidler tillatt. Enkel kalkulator tillatt."

UNIVERSITETET I OSLO

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

LØSNINGSFORSLAG TIL SIGNALBEHANDLING 1 JUNI 2010

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

Dagens temaer. Definisjon av z-transformasjonen. Tema. Time 5: z-transformasjon og frekvens transformasjon. Fra forrige gang

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

Uke 4: z-transformasjonen

Hjelpemidler: D Ingen trykte eller håndskrevne hjelpemidler tillatt. Bestemt, enkel kalkulator tillatt.

Generell informasjon om faget er tilgjengelig fra It s learning.

STE 6146 Digital signalbehandling. Løsningsforslag til eksamen avholdt

STE 6219 Digital signalbehandling Løsningsforslag

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

Uke 5: Analyse i z- og frekvensdomenet

NORGES TEKNISK- NATURVITENSKAPELIGE UNIVERSITET Side 1 av 5

Bruk av tidsvindu. Diskret Fourier-transform. Repetisjon: Fourier-transformene. Forelesning 6. mai 2004

LØSNINGSFORSLAG TIL EKSAMEN STE 6219 Digital signalbehandling

Uke 6: Analyse i frekvensdomenet

Uke 6: Analyse i frekvensdomenet

Uke 4: z-transformasjonen

STE 6219 Digital signalbehandling Løsning til kontinuasjonseksamen

Dagens temaer. Tema. Time 6: Analyse i frekvensdomenet. z-transformasjonen. Fra forrige gang. Frekvensrespons funksjonen

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

LØSNINGSFORSLAG TIL EKSAMEN STE 6219 Digital signalbehandling

Transformanalyse. Jan Egil Kirkebø. Universitetet i Oslo 17./23. september 2019

Uke 4: z-transformasjonen

Utregning av en konvolusjonssum

Fasit til midtveiseksamen

Bedømmelse: Ved bedømmelse vektlegges oppgavene I, II og III likt.

UNIVERSITETET I OSLO

Hjelpemidler: D Ingen trykte eller håndskrevne hjelpemidler tillatt. Bestemt, enkel kalkulator tillatt.

Dagens temaer. 3 domener. Tema. Time 4: z-transformasjonen. z-dometet; ett av tre domener. Andreas Austeng@ifi.uio.no, INF3470

Uke 4: z-transformasjonen

UNIVERSITETET I OSLO

Eksempel 1. Frekvensene i DFT. Forelesning 13. mai På samme måte har vi at. I et eksempel fra forrige uke brukte vi sekvensen

Repetisjon. Jo Inge Buskenes. INF3470/4470, høst Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo

Repetisjon. Jo Inge Buskenes. INF3470/4470, høst Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo

Forelesning, 23.februar INF2400 Sampling II. Øyvind Ryan. Februar 2006

UNIVERSITETET I OSLO

Uke 9: Diskret Fourier Transform, I

Uke 4: z-transformasjonen

Forelesning, 17.februar INF2400 Sampling II. Øyvind Ryan. Februar 2005

Generell informasjon om faget er tilgjengelig fra It s learning. 7.1 Stokastisk prosess Lineær prediktor AR-3 prosess...

Løsningsforslag til hjemmeeksamen i INF3440 / INF4440

Repetisjon: Spektrum for en sum av sinusoider

Uke 6: Analyse i frekvensdomenet

TTT4110 Informasjons- og signalteori Løsningsforslag eksamen 9. august 2004

Dagens temaer. Endelig lengde data. Tema. Time 11: Diskret Fourier Transform, del 2. Spektral glatting pga endelig lengde data.

Repetisjon: Sampling. Repetisjon: Diskretisering. Repetisjon: Diskret vs kontinuerlig. Forelesning, 12.februar 2004

Tidsdomene analyse (kap 3 del 2)

UNIVERSITETET I OSLO

LØSNINGSFORSLAG TIL KONTINUASJONSEKSAMEN STE 6219 Digital signalbehandling

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

TTT4110 Informasjons- og signalteori Sortering av tidligere eksamensoppgaver

Uke 10: Diskret Fourier Transform, II

HØGSKOLEN - I - STAVANGER. Institutt for elektroteknikk og databehandling

UNIVERSITETET I OSLO

Generell informasjon om faget er tilgjengelig fra It s learning.

UNIVERSITETET I OSLO

Midtveiseksamen. INF Digital Bildebehandling

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

Tidsdomene analyse (kap 3 del 2)

IIR filterdesign Sverre Holm

UNIVERSITETET I OSLO.

Uke 12: FIR-filter design

UNIVERSITETET I OSLO

vekt. vol bruk

Kontrollspørsmål fra pensum

f(t) F( ) f(t) F( ) f(t) F( )

EKSAMEN I FAG TTT4110 Informasjons- og signalteori. Norsk tekst på oddetalls-sider. ( English text on even numbered pages.)

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

IIR filterdesign Sverre Holm

UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet

Tidsdomene analyse (kap 3 del 1)

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

01 Laplace og Z-transformasjon av en forsinket firkant puls.

Transkript:

UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i INF3440/4440 Signalbehandling Eksamensdag: xx. desember 007 Tid for eksamen: Oppgavesettet er på 6 sider. Vedlegg: Tillatte hjelpemidler: xx.yy qq.zz Ingen Ingen Kontroller at oppgavesettet er komplett før du begynner å besvare spørsmålene. Oppgave 1 Ymse Et analogt signal x c (t) konverteres til et digitalt signal, oppsamples og filtreres før det multipliseres med signalet e jπn. Deretter utføres en kombinert nedsampling og konvertering tilbake til et analogt signal. Systemet er vist skjematisk i figuren under. Skjematisk skisse av system. Filteres som benyttes i systemet er spesifisert som følger: H(ω) = H(e jω 1, ω < π/l, ) = 0, π/l < ω π. Inngangsignalet x c (t) har amplitudespekter, X c (jω), som følger: Amplitudespekter til inngangsignal x c (t). (Fortsettes på side.)

Eksamen i INF3440/4440, xx. desember 007 Side a) Skisser spektrene til x[n], v[n], w[n], y[n] og y c (t) hvor dette er signalene som vist i skissen av systemet over. Bruk frekvensområdet området [ π, π] for de digitale signalene. p. b) Definer periodogram spektral-estimatoren og forklar kort fordeler og ulemper ved denne estimatoren (maks 5 setninger). 1 p. d) Forklar kort fellesprinsippet bak ulike forbedringer av periodogrammet (maks 5 setninger). 1 p. Oppgave Sampling og rekonstruksjon a) Formuler Shannons samplingsteorem. (Husk å spesifisere hvorfor det er vanlig å gå ut fra at Shannons samplingsteorem må oppfylles i et fornuftig system for digital signalbehandling.).5 p. b) Bruk Shannons samplingsteorem for å finne alle samplingsfrekvenser som ikke gir aliasing for følgende signaler: 1 p. 1. x(t) = cos(600πt + π/). x(t) = cos(π300t π/4) 3. x(t) = cos(150πt) + sin(151πt) { 1 for t T 4. x(t) = 0 for t > T c) Gitt et signal i kontinuerlig tid x(t) = cos(300πt + π/) + cos(600πt + π/3) Dette signalet skal samples med 400 sampler i sekundet for å danne diskret-tid-signalet x[n] = x(nt s ), der T s er tiden mellom to sampler. Beregn x[n] og plott amplitudespekteret til x[n]. 1 p. Oppgave 3 LTI-systemer a) Et normalt krav til et LTI-system er at det er stabilt. Formuler et krav for et system med impulsrespons, h[n] = T {δ[n]}, som sikrer at systemet er stabilt..5 p. c) Et realiserbart system må både være stabilt og kausalt. Gitt et LTIsystem med impulsresponse h[n] = T {δ[n]}, formuler et krav som sikrer at systemet er kausalt.5 p. c) Formuler kravene for lineæritet og tids-invarians mht. et system y[n] = T {x[n]}. 1 p. (Fortsettes på side 3.)

Eksamen i INF3440/4440, xx. desember 007 Side 3 d) Vis ved regning om følgende systemer er lineære og tids-invariante eller ikke: 1 p. 1. y[n] = x[n] 3x[n 1] + x[n ]. y[n] = x[n + 1] x[n] + x[n 1] + 5x[] Oppgave 4 Design of IIR filters Et digitalt båndpass filter er spesifisert som følger; 1. fullstendig undertykkelse av signaler ved dc og ved 500 Hz;. Et smalbåndet passbånd sentrert ved 50 Hz; 3. en 3 db båndbredde på 0 Hz. Samplingsfrekvensen benyttet er 1000 Hz. Filteret er realisert som et andre-ordens IIR filter, og en skisse av pol-nullpunktsdiagremmet og magnituderponsen er gitt i figuren som følger Skisse av pol-nullpunktsplott og magnitude respons. Radius r til polene er bestemt fra ønsket båndbredde. En aproksimativ sammenheng mellom r, for r z0.9, og båndbredden, bwb er gitt ved hvor F s er samplingsfrekvensen. r 1 (bw/f s )π, a) Finn overføringsfunksjonen, H(z) til filteret. Bruk π = 3.14 i dine beregninger. 1 p. b) Finn differanse ikningen til filteret 1 p. c) Tegn et blokkdiagram representasjon av filteret. 1 p. (Fortsettes på side 4.)

Eksamen i INF3440/4440, xx. desember 007 Side 4 Oppgave 5 Design av FIR-filtre Du har fått i oppgave å lage et FIR-filter med impulsresponse h[n] som gjør følgende: I tillegg stilles følgende krav: 1. Filteret skal være kausalt. T {cos(0.5πn + φ)} = 0, φ [0..π] T {cos(0.75πn + φ)} = 0, φ [0..π]. Filteret skal ha reelle koeffisienter. Hvordan filteret skal oppføre seg mht. alle andre signaler er ikke angitt, og dette kan vi dermed se bort fra. a) Hva er det minste antall koeffisienter du trenger for å lage et filter som oppfyller kravene? Begrunn svaret ditt. 1 p. b) Finn nullpunktene og polene til systemet, og tegn pol-nullpunktsplottet. 1 p. c) Finn systemfunksjonen, H(z), og impulsresponsen, h[n], til systemet. 1 p. d) Du får oppgitt følgende tilleggskrav; DC-signaler (konstante signaler) skal passere uforandret: T {α} = α, α R Finn den nye impulsresponsen som tilfredsstiller dette kravet..5 p. (Hint: Tilleggskravet betyr at H(e 0 ) = 1). Oppgave 6 Filtre og konvolusjon Et LTI-system med impulsrespons h[n] og inngangssignal x[n] har utgangssignal y[n] gitt ved: y[n] = h[n] x[n] = k= h[k]x[n k] der er konvolusjonsoperatoren som er definert i likningen over. a) Hva blir utgangen y[n] uttrykt ved inngangen x[n] når impulsresponsen er:.5 p. h[n] = δ[n] δ[n 1] + δ[n ] (Fortsettes på side 5.)

Eksamen i INF3440/4440, xx. desember 007 Side 5 b) Beregn utgangen y[n] når inngangen er: 1 p. x[n] = δ[n] + δ[n 1] + 3δ[n ] + δ[n 4] + δ[n 5] c) Vis generelt at konvolusjon i tidsdomenet er lik multiplikasjon i frekvensdomenet, dvs. vis at: 1 p. Y (e j ˆω ) = H(e j ˆω )X(e j ˆω ) Et kausalt glidende-middel-filter (GM-filter) av lengde M er gitt ved impulsresponsen og systemfunksjon som følger: h[n] = 1 M M 1 k=0 δ[n k], og H(z) = 1 M z M 1 z M 1 (z 1). d) Beregn frekvensresponsen H(e j ˆω ) til filteret og forklar hvilken effekt GM-filteret har på inngangssignalet. 1 p. e) Vi kan lage et nytt filter ved å sette K glidende-middel-filtre i serie, dvs. h K [n] = h[n] h[n] h[n] Hva er spekteret H K (e j ˆω ) til h K [n]?.5 p. f) Hva er lengden til h K [n] uttrykt ved lengden til h[n]?.5 p. Formelsamling Grunnleggende sammenhenger: sin(α ± β) = sin α cos β ± cos α sin β cos(α ± β) = cos α cos β sin α sin β sin α = sin α cos α cos α = cos α sin α sin α + sin β = sin α + β sin α sin β = sin α + β cos α + cos β = cos α + β cos α cos β = sin α + β cos α + sin α = 1 cos α = 1 (ejα + e jα ) sin α = 1 j (ejα e jα ) N 1 n=0 a n = cos α β sin α β cos α β sin α β { N for a = 1 1 a N 1 a for a 1 ax + bx + c = 0 x ± = b ± b 4ac a (Fortsettes på side 6.)

Eksamen i INF3440/4440, xx. desember 007 Side 6 Konvolusjon: y(n) = x(n) h(n) = k= Diskret tids Fourier transform (DTFT): x(k)h(n k) = Analyse: X(w) = n= π Syntese: x(n) = 1 π Diskret Fourier transform (DFT): z-transform: Analyse: X(k) = N 1 n=0 Syntese: x(n) = 1 N k= x(n)e jwn π x(n k)h(k) = h(n) x(n) X(w)e jwn dw x(n)e jπkn/n, 0 k N 1 N 1 k=0 X(k)e jπkn/n, 0 k N 1 Analyse: X(z) = n= x(n)z n Forventning og varians k x k p k Forventning: E{x(ζ)] µ x = xf x(x)dx x(ζ) diskret x(ζ) kontinuerling Varians: var[x(ζ)] = σ x = γ() x = E{[x(ζ) µ x ] } Lykke til!!!